本書主要講述神經網絡的基本概念，介紹實用的網絡模型、學習規則和訓練方法。全書分19章，內容涵蓋神經元模型和網絡結構、感知機學習規則、有監督的Hebb學習、Widrow—Hoff學習算法、反向傳播算法及其變形、聯想學習、競爭網絡、Grossberg網絡、自適應諧振理論和Hopfield網絡。書中注重對數學分析方法和性能優化的討論，強調神經網絡在模式識別、信號處理以及控制系統等實際工程問題中的應用。同時本書包含大量例題、習題，并配有基于MATLAB軟件包的“神經網絡設計演示&
